一种基于关系型构造的知识库协调性维护方法——序化分析法

本文提出了一种基于关系型构造的知识库协调性维护方法：序化分析法。这种方法可以在训管理层次上对推理知识进行知识冗余、矛盾和蕴涵等语义检查，并在工程知识处理平台ＲＥＫＰ上实现，在较大范围内处理了知识库的协调性问题。     

实时专家智能控制系统REICS设计与应用

本文研究并设计了一种新型的用于工业控制过程的实时专家智能控制系统（ＲＥＩＣＳ），提出了一种表达控制领域知识的广义产生式规则，解决了多级知识表示和多级推理控制策略的问题。本文还介绍了ＲＥＩＣＳ设计过程、实现的方法和技术。通过温度控制以及在直流电机调速控制方面的应用研究表明，ＲＥＩＣＳ较常规ＰＩＤ和Ｆｕｚｚｙ控制有明显优越性，可适用于大型、复杂和不确定性系统的智能控制。     

CHOLESKY分解求解大型稀疏线性方程组的并行算法

ＣＨＯＬＥＳＫＹ分解求解大型稀疏线性方程组的并行算法王思群，魏紫銮（中国科学院计算数学与科学工程计算研究所）ＡＰＡＲＡＬＬＥＬＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＳＯＬＶＩＮＧＬＡＲＧＥＳＰＡＲＳＥＬＩＮＥＡＲＳＹＳＴＥＭＳＯＦＥＱＵＡＴＩＯＮＳＶＩＡＣＨＯＬＥ...     

知识获取系统NDKAS的研究与应用

知识获取系统ＮＤＫＡＳ的研究与应用潘金贵，陈彬，陈晶，陈世福（南京大学计算机科学系南京２１０００８）ＴＨＥＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＮＴＨＥＫＮＯＷＬＥＤＧＥＡＣＱＵＩＳＩＴＩＯＮＳＹＳＴＥＭ－ＮＤＫＡＳ￥ＰａｎＪｉｎｇｕｉ；Ｃｈ...     

KBASE－P知识库系统的设计与实现

当前的实用知识库系统研究是将知识库查询语言嵌入到一个过程语言中．ＫＢＡＳＥ－Ｐ是一个通用的知识库程序设计语言．ＫＢＡＳＥ－Ｐ以ＫＢＡＳＥ作为查询语言，以ＦＤ－ＰＲＯＬＯＧ（我们开发的一个ＰＲＯＬＯＧ扩充）为过程性的宿主语言执行１／Ｏ和ＤＢ更新操作（用扩充的内部谓词）．由于良好的设计和实现，查询语言与宿主语言之间的阻抗不匹配问题相对较小．因而，ＫＢＡＳＥ－Ｐ是一个比较实用的知识库程序设计语言．ＫＢＡＳＥ－Ｐ系统支持逻辑程序设计语言（ＫＢＡＳＥ－Ｐ语言）的程序开发，提供了文本编辑、文件管理、谓词管理、事实操作、Ｄａｔａｌｏｇ查询、ＳＱＬ查询等功能．本文详细介绍了ＫＢＡＳＥ－Ｐ系统的设计和实现．     

ESDT—HKD系统任务的调度及推理

专家系统开发工具的ＥＳＤＴ－ＨＫＤ是一个通用知识工程语言，它以规则＋框架＋黑板作为系统的知识结构。本文详细地介绍ＥＳＤＴ－ＨＫＤ系统在咨询过程中任务的调度及推理。     

关系知识表达模式及在专家系统中的应用

采用关系模式表达知识，可以利用当前流行的关系数据库管理系统（ＲＤＢＭＳ），将专家系统与ＲＤＢＭＳ上建立的管理信息系统，决策支持系统，办公自动化系统等有机结合，有利于知识的管理、存储和利用。并可在大量的管理信息，决策支持信息以及办公自动化信息中发现知识，使信息与知识共享。本文研究用关系模式表达知识的方法，并在一分类专家系统中利用ＲＤＢＭＳ强大的数据处理能力实现知识推理。     

多主体系统中对其它主体的研究

多主体系统是当前人工智能研究后一个热点，其中，关于知识和动作的推理是一个重要的课题，文中给出了一种知识表示框架，称为ＲＡＯ逻辑，用来对其它主体研究时表示概念和规则，我们从日常推理中抽象出换位原则的规则（ＰＥＰ），ＰＥＰ是ＲＡＯ是的一条公理模式，并且为主体研究其它主体的一个基本规则，它与知识逻辑中的分离规则和（Ｋ）公理具有相似的形式和作用。     

实现渔业资源评估专家系统的一种方法

本文介绍了一种用计算机专家系统实现我国东海渔业资源评估的方法。这一渔业资源评估专家系统是用面向对象的知识处理系统（ＯＫＰＳ）构造而成。ＯＫＰＳ是我们自主开发的一套可视化专家系统工具。本文着重阐述了ＯＫＰＳ系统和该专家系统的原理、模型选择的规则、专家知识库的构造与实现等问题。     

专家系统开发工具ESDT—HKD的知识描述结构

专家系统开发工具ＥＳＤＴ－ＨＤＫ是一种通用知识工程语言，采用规则＋框架＋黑板作为系统的知识结构。本文详细地介绍它的知识描述结构及组织形式。     

海洋环境下武器效能评估系统的知识库构建

为了解决海洋环境下武器装备效能的评估问题,利用成熟的关系数据库技术提出了一种通用的知识表示方法,构建出海洋环境对武器效能影响评估系统的知识库。首先介绍了知识的两类来源,分析了效能评估知识的特点,表明传统的知识表示方法难以满足该评估系统的计算要求。然后详细地阐述了将规则、函数、算法、模型等统一到一个关系数据库中的通用关系知识表示方法,与一般知识表示进行比较,并根据其特点研究通用关系知识库的知识存储结构以及效能评估系统的推理机。最后给出基于框架知识的知识表示和推理实例。一个完善的通用关系知识库的构建将有助于解决海洋环境下武器装备效能的定量评估问题,为决策提供参考。     

Introducing functional classification theory to land use planning by means of decision tables

This paper contributes to the conceptualisation and analysis of double-sided matching problems, taking the land use planning problem as an example. It does so by introducing functional classification theory at the knowledge level, the symbol level and the system level of a DSS. This theory explicitly expresses the methodological viewpoint of relational realism. At the knowledge level this implies defining knowledge on the basis of matching the intension and extension of concepts. At the symbol level it deals with knowledge representation and here decision tables are advanced and formally introduced. At the system level the formalism used at the symbol level is implemented to develop a relational matching DSS.     

The troubleshooting task implementation in automotive chassis using virtual interactive technique and knowledge-based approach

In this study, a troubleshooting task model of automobile chassis is proposed. It integrates a task implementation method with virtual interactive techniques. Declarative knowledge entities make up the kernel of task model. It makes the task more controllable and automatable. Solution of the knowledge entities is directly used to support automotive chassis repair and maintenance. Furthermore, this system allows learners to operate a practical task module for troubleshooting through the Internet. The framework developed is not dependent on specific automobile style or software configuration and it uses open software (e.g. Java, MySQL, etc.) in the problem reasoning, virtual display and data storage. The framework can achieve the advantages and goals of (1) providing references for technicians in detection of chassis problems to promote repairing skills; (2) constructing a Web-based troubleshooting architecture of automotive chassis that can enhance learners’ (e.g. students, freshman, and drivers) knowledge and techniques; and (3) creating a prototype environment for distance learning to eliminate the limitation of space and time.     

A knowledge engineering approach to knowledge management

Knowledge management facilitates the capture, storage, and dissemination of knowledge using information technology. Methods for managing knowledge have become an important issue in the past few decades, and the KM community has developed a wide range of technologies and applications for both academic research and practical applications. In this paper, we propose a knowledge engineering approach (KMKE) to knowledge management. First, a knowledge modeling approach is used to organize and express various types of knowledge in a unified knowledge representation. Second, a verification mechanism is used to verify knowledge models based on the formal semantics of the knowledge representation. Third, knowledge models are classified and stored in a hierarchical ontology system. Fourth, a knowledge query language is designed to enhance the dissemination of knowledge. Finally, a knowledge update process is applied to modify the knowledge storage with respect to users’ needs. A knowledge management system for computer repair is used as an illustrative example.     

Near optimal multiple choice index selection for relational databases

Index selection for relational databases is an important issue which has been researched quite extensively [1–5]. In the literature, in index selection algorithms for relational databases, at most one index is considered as a candidate for each attribute of a relation. However, it is possible that more than one different type of indexes with different storage space requirements may be present as candidates for an attribute. Also, it may not be possible to eliminate locally all but one of the candidate indexes for an attribute due to different benefits and storage space requirements associated with the candidates. Thus, the algorithms available in the literature for optimal index selection may not be used when there are multiple candidates for each attribute and there is a need for a global optimization algorithm in which at most one index can be selected from a set of candidate indexes for an attribute. The problem of index selection in the presence of multiple candidate indexes for each attribute (which we call the multiple choice index selection problem) has not been addressed in the literature. In this paper, we present the multiple choice index selection problem, show that it is NP-hard, and present an algorithm which gives an approximately optimal solution within a user specified error bound in a logarithmic time order.     

关系型数据的知识抽取和RDF转换框架及实现

关系数据库是行业中广泛使用的数据存储和管理方案,根据自定义的本体模型从关系型数据中进行知识抽取并转换成RDF是构建行业知识图谱的关键步骤。但是当前关系数据的知识抽取方案,需要进行大量的查询语句和映射的编辑工作,映射语句编码的工作量和映射的维护是关系型数据的知识抽取的主要障碍。针对以上问题提出一种能够自动解析关系数据和本体模型并生成对应关系,支持可视化调整和修正的关系型知识抽取转换框架。该框架简化了映射编辑和维护工作,提供了更自动化和简单易用的关系型数据的知识抽取的解决方案。最后应用该框架进行知识图谱的构建的实验表明,该框架能够较为高效地对关系数据进行知识抽取并转换成RDF。     

物流配送问题的知识表示及其在GIS中的映射研究

针对电子商务物流配送实时监控与调度问题，以提高物流配送实时优化调度的智能性和科学性为突破口，引入人工智能和知识工程的知识表示理论．提出一种基于知识的物流配送问题的树状表示法，给出了基于GIS的物流配送问题知识表示的系统模型以及物流配送知识在GIS中的映射方案．该方案通过XML关系映射文档，保持了知识库和空间数据库的一致性．仿真研究表明．所进行的工作有利于深化基于GIS的物流配送实时决策和智能调度系统的研究．     

大型知识库存储结构的研究

在专家系统及其开发平台的研究中，知识库的存储和管理是一个关键问题。该文提出了多层知识单元的基本概念。基于该知识单元提出了一种基于知识节点(属性)的图矩阵、二维链表、产生式规则的三级管理模式和数据存储结构，通过知识库管理系统(KBMS)实现了二层逻辑结构和一层物理结构的三层独立映射关系。大大压缩r知识的搜索空间。经在农业专家系统综合知识库中的具体应用。该知识库系统结构的定义以及相应的KBMS完全满足上述要求，并可推广至通用的大、中型知识库系统.